L'anonymisation est un procédé rendant impossible l'identification d'une personne à partir de ses données, même en croisant avec d'autres sources externes. C'est une mesure clé en IA pour protéger la vie privée.
L'anonymisation (IA) consiste à transformer des données personnelles de sorte qu'aucun individu ne puisse être identifié, directement ou indirectement, même par recoupement avec d'autres informations. Contrairement à la pseudonymisation, elle est irréversible et exclut définitivement la possibilité de réidentifier les personnes. Plusieurs techniques existent : suppression de variables identifiantes (nom, adresse), agrégation (groupes d'âges au lieu de dates précises), bruit statistique, masquage, ou k-anonymat (chaque enregistrement est indistinguable d'au moins k autres). En IA, l'anonymisation permet de partager et exploiter des jeux de données tout en respectant le RGPD et en limitant les risques pour les individus. Cependant, l'efficacité dépend du contexte : certaines techniques d'anonymisation peuvent être contournées si les données sont croisées avec d'autres bases. C'est pourquoi la CNIL recommande des évaluations régulières et adaptées au cas d'usage. L'anonymisation est une condition essentielle pour développer une IA de confiance.
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